文献类型：期刊文献

中文题名：基于复杂网络的淘宝网追加评价群体统计特征分析

英文题名：Statistical Characteristics Study on the Taobao's Appended Online Review Group based on Complex Networks

作者：李宗伟[1,2];刘润然[3];张艳辉[4];管洪波[5]

机构：[1]复旦大学管理学院博士后流动站,上海200433;[2]阿里巴巴集团博士后工作站,杭州310009;[3]杭州师范大学信息经济研究所,杭州310036;[4]华东理工大学商学院,上海200237;[5]上海海洋大学经济管理学院,上海201306

年份：2014

卷号：28

期号：8

起止页码：103

中文期刊名：软科学

外文期刊名：Soft Science

收录：CSTPCD;;国家哲学社会科学学术期刊数据库;北大核心:【北大核心2011】；CSSCI:【CSSCI2014_2016】；

基金：国家自然科学基金青年项目(71203063);华东理工大学培育课题

语种：中文

中文关键词：复杂网络;在线评论;行为特征

外文关键词：complex networks ; online review; behavior characteristics

摘要：利用复杂网络的方法研究淘宝网在线评论行为特征,对化妆水品类下具有追加评论的的群体,构建了一个二分网络模型,并探讨了追加评论网络的分布特征,以及在线评论网主要簇群的特征。通过对评论者发起评论的时间特征进行分析,发现普通评论的时间分布有两个明显的"峰",追加评论的时间分布则表现为长尾分布特征,这说明了不同的评论形式具有特定的时间规律性。
By using the method of complex networks on taobao, com online review behavioral characteristics, a bipartite graph network model for make-up water category was built. The distribution of appended online review and the characteristics of the main cluster were discussed. Through the analysis of time characteristics, found the average review time distribution has two obvious ＂peak＂ , appended online review period distribution follows the long tail distribution, which observed their special discipline.